この記事では、AI駆動のアンケート応答分析を使用して、自転車専用レーンやトレイルに関する市民アンケートの応答を分析するためのヒントを提供します。インフラ改善に関する意見を収集する場合でも、地域社会の感情を評価する場合でも、アンケートデータから実行可能な洞察を得ることが重要です。
市民アンケートデータを分析するための適切なツールの選択
アンケート応答の分析方法は、結果に含まれる定量データと定性データの組み合わせに依存します。以下に考え方を示します：
定量データ: 何人の市民が特定のタイプの自転車専用レーンを好むかなどをカウントしている場合、ExcelやGoogleスプレッドシートのような標準的なスプレッドシートツールが最適です。数字やチェックボックスを使うことで、応答を集計し、傾向を視覚化するのが簡単です。
定性データ: 住民にとってトレイルがなぜ重要なのかについての長い説明のような自由回答のフィードバックに対しては、手動レビューでは規模が拡大できません。数十から数百の自由形式の回答を読み通すのはすぐに圧倒されてしまいます。このような場合、AIを搭載したツールが表面的な洞察や深い探査に不可欠になります。
定性応答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTまたは同様のGPTツール
コピー＆ペースト分析: 自由回答アンケート応答をエクスポートしてChatGPTに貼り付け、AI主導の分析を行うことができます。これにより、「人々が言及したトピックの主要テーマは何ですか？」などといった質問を行ったり、問題点の要約を要求したりすることができます。
難しい点: このアプローチはコストがかからないとはいえ、欠点があります。大量のテキストを操作し、コピー＆ペーストの制限に直面し、文脈を混同したり重要なデータを見逃したりするリスクがあります。また、データの構造と整合性の管理を自分で行うことも要求されます。小規模な作業には通用しますが、高ボリュームの市民参加には理想的ではありません。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析用に設計されたプラットフォーム: Specificのようなプラットフォームを使用すれば、会話形式のアンケートデータを収集し、AIで即座に分析するために設計されたツールを利用できます。
フォローアップによる質の高いデータ: アンケートを実施しながら、SpecificのAIが自動フォローアップの質問をすることで、よりリッチな回答やより完全なデータが得られ、高品質な洞察につながります。自動AIフォローアップ質問に関する記事をご覧ください。
AIによる即時インサイト: アンケートが完了すると、SpecificのAIがフィードバックを自動で要約し、主要テーマをグループ化し、実行可能なお勧めを提供します。スプレッドシートの操作は不要です。AIと直接会話をし、結果について明瞭な質問をし、任意のセグメント（場所、年齢層、トレイルの種類など）でフィルタリングすることで、市民の分析を深められます。高度な機能では、AIに送信する内容を最大限に関連性の高いものに調整することができます。
追加リソース: 市民向けに自転車専用レーンとトレイル調査を作成して分析する方法を学ぶか、市民アンケートに含めるべき最高の質問に関するヒントを探求して、さらに良い結果を活用してみてください。
自転車専用レーンとトレイルに関する市民アンケートデータを分析する際に有用なプロンプト
アンケート応答から実行可能な洞察を引き出すには、AIの力を発揮するために効果的なプロンプトを使用することです。プロンプトは、AIが何が重要かを抽出、要約、明確化するのを助けます。以下は、私が自転車専用レーンとトレイル市民アンケートに使用しているプロンプトです：
核心的なアイデアのプロンプト: これを使用して、フィードバックの山からすばやく繰り返し出現するトピックを見つけます。どのAI（例えばChatGPTやSpecificのアンケート分析チャット）でも使用できる：
あなたの職務は、核心的なアイデアを太字で抽出することです（各核心アイデア4～5語） + 最大2文の説明文を付けます。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定の核心アイデアを言及した人数を示す（言葉ではなく数値を使用し、最も言及されたものを上位に）
- 提案なし
- 示唆なし
出力の例:
1. **核心的なアイデアテキスト:** 説明文
2. **核心的なアイデアテキスト:** 説明文
3. **核心的なアイデアテキスト:** 説明文
AIは、アンケートについての文脈をさらに多く含むと、常に良い結果を提供します。例えば、応答を貼り付ける前に次のように言うかもしれません：
「これらの応答は中規模都市での自転車専用レーンとトレイルについての市民アンケートからのものです。私たちの目標は、安全性の認識、レーンデザインに関する好み、そして自転車インフラの利用における動機や障害を理解することです。コアテーマを抽出してください。」
テーマを深掘りするためのプロンプト: AIに「XYZ（核心的なアイデア）についてもっと教えてください」と尋ねて、特定のポイントを支持する拡張と直接引用を得ます。
具体的なトピックのプロンプト: （例えば「トレイルの照明について言及がありましたか？」）特定のトピックが出たかどうかを確認したい場合、単に「トレイルの照明について誰か話しましたか？引用を含めて」と使用します。
ペルソナのプロンプト: AIに「アンケートの応答に基づいて、特定のペルソナのリストを識別し、説明します。ペルソナは製品管理において使用される‘ペルソナ’に似ています」と頼んでみましょう。各ペルソナについて、主要な特徴、動機、目標、または観察された関連する引用やパターンを要約します。
痛みのポイントと課題のプロンプト: AIに「アンケート応答を分析して、最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、または課題をリストアップしてください。各々を要約して、出現のパターンや頻度を記してください。」と尋ねます。
動機とドライバーのプロンプト: 「アンケート会話から、参加者が表現する行動や選択の主要な動機、望み、または理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの証拠を提供してください。」と依頼します。
感情分析のプロンプト: これはムードを測るのにうまく機能します：「アンケート応答で表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価し、各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調してください。」
提案とアイデアのプロンプト: 「アンケート参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、または要求を特定しリスト化してください。トピックまたは頻度に従って組織化し、該当する場所で直接引用を含めてください。」
満たされていないニーズと機会のプロンプト: 「アンケート応答を調査して、被調査者によって強調された満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。」
アンケート作成やプロンプト作成のインスピレーションがもっと欲しいですか？AIアンケートエディターを参照して設計を加速する方法を見つけたり、自転車専用レーンとトレイルに関する市民アンケートの作成方法に関する詳細なガイドを読んでください。
Specificによる質問タイプに基づいた定性データの分析
Specificは、質問の種類に合わせてAI分析をカスタマイズしています：
自由回答質問（フォローアップの有無に関わらず）: すべての応答の要約が得られ、該当する場合には、フォローアップ詳細の追加要約も表示されます。これにより、核心的なメッセージとその背後にある理由を浮き彫りにします。
フォローアップ付きの選択質問: 各選択肢は独自のセグメントとして扱われ、AIがそれぞれについて、関連するフォローアップ応答からの洞察を組み合わせたフォーカスのある要約を生成します。この方法は、誰が何を選んだかだけでなく、理由もわかりやすくします。
NPS（ネットプロモータースコア）: Specificは、フィードバックを減少者、パッシブ、プロモーターに分解します。各カテゴリーは別々の要約を受け取り、そのセグメントに固有の理由と感情にスポットライトを当てます。
同じことをChatGPTで行いたい場合は可能ですが、手間がかかり、アンケートデータをまず整理し、準備し、再フォーマットする必要があります。
市民アンケートの応答を迅速に分析する方法を探しているなら、Specificを動かすAIチャットによるアンケート分析を試してください。
アンケート応答分析におけるAIのコンテキスト制限を乗り越える
最高のAIモデルでも、一度に処理可能なテキストの量に限界があります。大規模な市民アンケートを実施し、何百もの応答を収集すると、すぐにChatGPTや特化したプラットフォームのコンテキストウィンドウの制限に達する可能性があります。
Specificは以下の2つのスマートなアプローチでこの問題を自動的に解決します：
フィルタリング: 市民が特定の質問（例えば保護された自転車専用レーンに関する意見）に答えた会話や特定の応答を選択した会話のみがAIにより分析されるようにフィルタリングできます。これにより、分析が焦点を絞り込み、技術的制限内に保たれます。
クロッピング: アンケート全体をAIに送信する代わりに、重要な質問だけに減らすことができます。これにより、1回の分析セッションでより多くの会話を含むことができ、すべての最も重要なデータをAIが使用できるようにします。
これらの機能は時間を節約し、コンテキストクリッピングのために重要な洞察を見逃さないようにします。
ちなみに、最近のYouGovの調査では、76%のアメリカ人が地元の自転車専用レーンを支持し、46%がそれが生活の質を本当に向上させると考えていることを知っていましたか？「Specific」のようなツールを使用すれば、市民の優先順位を分析し、前向きな変化を促進することがこれまで以上に簡単になります。
市民アンケート応答を分析するためのコラボレーティブ機能
コラボレーションにおける課題: 自転車専用レーンやトレイルに関するアンケートデータを分析する際、特に複数のチームメンバーがさまざまな質問や人口統計、地域結果を掘り下げようとする場合、カオスになりがちです。
チャット駆動のチームワーク: Specificでは、混乱したスプレッドシートを渡す必要はありません。誰でもアンケートのデータをAIとスレッドでチャットすることで分析できます。ChatGPTのようにチャットするだけで、各チャットは異なる角度やフィルターセット（例: 家族からのフィードバックのみを見る、または特定の地域からのフィードバックのみを見る）に集中できます。
マルチチャット、マルチユーザの可視性: 各AIチャットには、可視化されたフィルターがあり、そのチャットを開始した人が誰であるかが記録されています。これにより、調査トピックをセグメント化し、混乱することなく会話を再訪するのが簡単になります。洞察は常にそれを作成した人またはチームに紐付けられています。
透明なコミュニケーション: 各コラボレーティブチャットで誰が何を言ったかをアバターで示します。全員が整合しており、新しいチームメンバーも過去の会話をすぐにフォローしたり、リアルタイムで分析した独自の質問を追加したりできます。
効率的なステークホルダーの関与: これらの機能により、都市計画者、アドボカシーグループ、研究チームがデータを探求し、結果を検証し、改善を一つの場所で進めるのが簡単になります。
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AIによる洞察を利用して、本当に重要なことについてのフィードバックを収集し、分析を開始しましょう。フォローアップを設定し、結果を瞬時に要約し、チーム全体がリアルタイムで協力できるアンケートを作成してください。